其巖土力學(xué)模塊能再現(xiàn)PDC鉆齒與頁(yè)巖/碳酸鹽巖的相互作用，為鉆頭選型與參數(shù)優(yōu)化提供依據(jù)。在定向鉆井中，Abaqus可評(píng)估造斜工具與地層的接觸力學(xué)特性，預(yù)測(cè)井眼清潔效率。 此外，在高溫地?zé)峋吞烊粴馑衔镢@井中，該軟件能耦合熱-流-固多場(chǎng)效應(yīng)，為特殊工況下的鉆井安全提供數(shù)值實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，顯著降低現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)成本并提升復(fù)雜地層鉆井方案的可靠性。

同時(shí)講解致密油，煤層氣、瓦斯氣，頁(yè)巖氣等油氣滲流中常見(jiàn)的壓裂水平井問(wèn)題，達(dá)西兩相流，達(dá)西與N-S耦合流動(dòng)，流固耦合，熱流固耦合，PDE等視頻，均在該視頻。講解過(guò)程中穿插不少COMSOL高階以及后處理技巧。凡是2020年1月8日以后購(gòu)買的用戶，所有源文件均免費(fèi)提供。聯(lián)系QQ: 1524453680.

第二塊為基于煤層中煤與瓦斯流固耦合模型，講解煤層瓦斯抽采過(guò)程中煤巖體的滲透率的演化，此模型也適應(yīng)煤層氣、頁(yè)巖氣開(kāi)采。本文改進(jìn)已有的單孔介質(zhì)模型的滲透率，適應(yīng)于煤體雙重孔隙-裂隙介質(zhì)模型。采用PDE模塊對(duì)煤基質(zhì)中瓦斯擴(kuò)散、煤體變形控制進(jìn)行處理，采用達(dá)西接口處理裂隙滲流方程。

物理引導(dǎo)建模 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在滲流模擬中的案例介紹 Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 基本原理與結(jié)構(gòu)解析 在多孔介質(zhì)滲流與裂縫流動(dòng)中的應(yīng)用舉例 微觀結(jié)構(gòu)構(gòu)建與圖像處理方法 從CT圖像/圖像生成重建孔隙結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理方法 案例分析與實(shí)操分享 AI輔助頁(yè)巖氣孔隙流模擬 智能建模在碳封存與地?zé)嶂械膽?yīng)用前景